神經網絡學習筆記（2）：過擬合
模型複雜度圖表： 判斷是否出現欠擬合過擬合 避免過擬合： 過擬合的函數提供了更小的誤差，對誤差函數進行調整： 懲罰weights 使用L1正則化時，我們希望得到稀疏向量，他表示較小權重趨向0 L2正則化得出較小齊權的向量
相關文章
- 1. 神經網絡學習（二）過擬合
- 2. 機器學習筆記（五）神經網絡參數的擬合
- 3. CNN卷積神經網絡學習筆記2：網絡結構
- 4. 【cs231n】神經網絡筆記筆記2
- 5. 全連接神經網絡(FCN)學習筆記(爲什麼過擬合)
- 6. 神經網絡基礎學習筆記（二）神經網絡
- 7. 神經網絡學習——BP神經網絡筆記
- 8. 學習 《神經網絡與深度學習》 筆記2
- 9. 神經網絡學習筆記（1）
- 10. 神經網絡學習筆記
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 神經網絡學習（二）過擬合
- 2. 機器學習筆記（五）神經網絡參數的擬合
- 3. CNN卷積神經網絡學習筆記2：網絡結構
- 4. 【cs231n】神經網絡筆記筆記2
- 5. 全連接神經網絡(FCN)學習筆記(爲什麼過擬合)
- 6. 神經網絡基礎學習筆記（二）神經網絡
- 7. 神經網絡學習——BP神經網絡筆記
- 8. 學習 《神經網絡與深度學習》 筆記2
- 9. 神經網絡學習筆記（1）
- 10. 神經網絡學習筆記